深度陪跑AI项目的几点感触

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作者：微信文章
1、AI彻底颠覆了传统产品架构高级产品经理最核心的能力就是产品架构能力，比如一个产品的模块、功能、页面、流程的最佳设计结构。但是，AI颠覆了这一切。大模型是一种全新的能力，它有自己的优点和缺陷，因此必须配套全新的产品架构。比如元数据层、业务关系模型、业务规则库、提示词组装逻辑等。所有ToB产品经理都需要学习新的产品架构，比如Palantir的本体论：这也是本体论为什么如此火爆的本质原因。2、设计成功AI产品的前提，是有能力设计成功的产品很多AI产品失败，并不是因为技术，而是违背了传统的产品方法论。比如：产品设计的第一步，不应该是需求调研，而是了解客户的付费意愿。再比如：方案设计的第一步，不应该是画原型和写提示词，而是确认业务范围，并收敛到有价值的业务场景。AI是技术，产品方法论是商业、组织和管理，两手都要硬。3、AI产品的三个大坑第一，场景坑：没有找到真痛点，屎上雕花。比如，做了一个AI审核产品，但是客户每天就审核几张单据，这样的产品做得再好，也注定失败。第二，数据坑：没有把“数据收集”工作前置。从我了解的情况来看：100%的企业都缺失AI需要的数据。比如，传统CRM只需要记录拜访结果，但是AI原生CRM则需要给出拜访建议——这就意味着需要准备全新的数据，比如销售决策逻辑。这个数据梳理的难度往往比想象中要大，因此必须尽可能前置。第三，定制坑：大部分AI项目都在亏钱现在的AI项目都很推崇FDE模式，但FDE最大的坑就在于：项目做完了，却无法产品化。这是AI项目一直在亏钱的核心原因。因此，必须从第一天就考虑产品化的问题，如果确定不能产品化，那么建议就不要接。4、聚焦，还是聚焦对于0到1的AI项目来说，数据梳理（包括SOP和业务规则）比想象中要难，项目周期比想象中要长，项目成本比想象中要高，因此项目成功的前提就是聚焦再聚焦。只有收敛到“能创造80%结果”的“20%场景”，资源才能聚焦，问题才能快速解决，项目才有成功的可能。5、成败的关键不在于人多由于企业AI的落地仍然处于早期阶段，因此大部分项目的本质不是一个“新项目”，而是一个“新领域”。既然是新领域，那么真正的难点不在于工作量，而在于清晰的思路。比如：选择什么场景？业务规则如何梳理？产品架构如何设计？黄金测试集如何整理？因此，AI项目成败的关键，不在于人多，而在于有一个“主心骨”，他能够把整个思路串起来，把整个团队串起来，把整个项目串起来。这样，整个项目的思路才能清晰，计划才能清晰，风险才能提前预判，困难才能快速克服。这个主心骨最适合的人选，其实就是FDE工程师。当然了，FDE的职责不仅仅是成功交付项目，更重要的是提炼出标准化产品，因此，这是一个要求巨高的岗位。而从实际情况来看，目前最有条件做FDE的，还是产品经理。最后，欢迎加入中国最大的产品经理群，近5万人已加入，有免费资料包，还有高管群：https://mp.weixin.qq.com/s/pqgdDwIXLgg026ZHZAOrbQ也欢迎了解我亲自主理的 B 端产品经理星球，【三天无条件退款】，点击领取优惠券：《独家B端产品课程，仅 2 元/小时》